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txtinstruct

开源框架简化指令调优模型开发

txtinstruct是一个开源的指令调优模型训练框架,支持开放数据和模型,可与自有数据集成。它旨在解决指令数据集和大型语言模型许可不明确的问题,便于构建个性化指令数据集和模型。基于Python 3.8+和txtai构建,txtinstruct提供简便的安装方法和丰富示例,方便用户快速开发指令调优模型。

Instrukt - 基于终端的支持用户创建和管理模块化AI代理,生成用于问答的文档索引,并可以附加多种工具的AI集成平台
AI代理DockerGithubInstruktOpenAI开源项目索引管理
Instrukt提供了一个基于终端的AI集成平台,支持用户创建和管理模块化AI代理,生成用于问答的文档索引,并可以附加多种工具。通过安全容器,确保任务执行的安全性和隔离,适用于多种开发环境和文档管理需求,为开发人员提供了强大的支持。
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 - 多语言指令微调大型语言模型
GithubHuggingfaceMixtral-8x22B-Instruct-v0.1函数调用大语言模型开源项目推理标记器模型
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1是基于Mixtral-8x22B-v0.1的指令微调版大型语言模型。该模型支持多语言处理,具备出色的自然语言理解和生成能力。它适用于对话、问答和函数调用等多种任务。模型采用先进的分词器和推理技术,开发者可通过mistral_common和transformers库方便使用。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1为AI应用开发提供了可靠的基础。
awesome-instruction-datasets - 多语言高质量开源数据集,促进NLP指令调优
Awesome Instruction DatasetsGithubInstruction TuningLLMsPrompt DatasetsRLHF Datasets开源项目
该项目提供多语言和多任务的高质量开源指令调优数据集,方便研究人员和开发者轻松访问和利用这些资源。收录数据集包括人类生成、自我指令生成和混合生成的数据,以加速NLP领域的发展,支持如ChatGPT的指令跟随型大语言模型的训练。
Awesome-instruction-tuning - 介绍开源指令调优数据集和模型的精选资源库
GithubHelsinki-NLPLLMsalpacainstruction tuning datasetsmultilingual tools开源项目
此页面汇总了开源的指令调优数据集、模型、相关论文和资源库的精选列表。涵盖传统NLP任务修改的数据集、大型语言模型生成的数据,还包括跨语言翻译工具和研究论文链接。对于研究和应用指令调优技术的研究人员、开发者和数据科学家,这是一个重要的参考资源。
awesome-instruction-dataset - 开源的多任务多语言指令微调数据集
AlpacaChatGPTGithubLLMsRLHF开源项目数据集
该项目收录了一系列开源指令微调数据集,用以训练基于聊天的LLM(如GPT-4、ChatGPT、LLaMA、Alpaca)。数据集包括视觉指令微调、文本指令微调和人类反馈增强学习(RLHF)数据集。项目提供了详尽的数据集列表,方便研究人员和开发人员使用这些资源。支持多任务和多语言,覆盖英语、中文等多种语言数据,数据集来源多样,包括人类生成、自我指令生成以及混合数据集,适合多种LLM训练需要。
multilingual-e5-large-instruct - 支持100+语言的多语言大规模指令型自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMTEB分类多语言开源项目检索模型模型评估
multilingual-e5-large-instruct是一个多语言大规模指令型语言模型,支持100多种语言的文本处理。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现优秀,展现了优异的跨语言能力。它可应用于多语言文本嵌入、语义搜索、文本分类等场景,为自然语言处理提供了实用的多语言解决方案。
Phi-3-vision-128k-instruct - 突破性视觉语言模型 128K上下文、多模态理解能力
GithubHuggingfacePhi-3-Vision-128K-Instruct图像理解多模态模型开源项目微软模型自然语言处理
Phi-3-vision-128k-instruct是一个开放式多模态模型,支持128K token的上下文处理。该模型通过文本和视觉数据集训练,在图像理解、OCR和图表分析等任务中表现优异。经过监督微调和偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。作为Phi-3系列的成员,它适用于资源受限环境下的通用图像理解任务,为AI系统和应用提供支持。
Qwen2-0.5B-Instruct - 轻量级高性能指令对话模型 提升自然语言处理能力
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
Qwen2-0.5B-Instruct是Qwen2大语言模型系列中的轻量级成员。该模型采用改进的Transformer架构,在语言理解、生成、多语言处理、编码、数学和推理等方面表现出色,超越多数同等规模的开源模型。经过大规模数据预训练和监督微调,Qwen2-0.5B-Instruct在多项基准测试中展现出优异性能,为开发者提供了一个高效且功能强大的自然语言处理工具。
granite-3.0-8b-instruct - 多领域AI助手构建的多语言文本生成模型
AI助手GithubGranite-3.0-8B-InstructHuggingface多语言开源项目文本生成模型语言模型
Granite-3.0-8B-Instruct是由Granite团队与IBM开发的8B参数文本生成模型,支持多种语言,适合构建应用于多领域的AI助手。其功能涵盖文本生成、分类、抽取、问答、检索增强生成(RAG)和代码任务。模型基于Decoder-Only Transformer架构,可通过开放源和内部合成数据集进行微调,支持多语言对话场景。
Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型,参数量为325亿。该模型支持29种以上语言,擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构,支持131,072个token的上下文长度,可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色,并能处理表格等结构化数据。
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